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需求拆解
业务目标、用户旅程、验收标准，先把真实问题定义清楚。
学完不只会调用模型，更能独立交付完整 AI 全栈系统＋智能体综合项目。
AI 市场规模预测 · 赛迪研究院
AI 人才需求持续增长
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这不是一张知识点清单，而是一条从需求拆解到部署运维的工程师成长路径。课程以岗位任务组织训练，以项目交付证明能力。
业务目标、用户旅程、验收标准，先把真实问题定义清楚。
前后端、模型网关、数据权限，形成可落地的系统方案。
解析、分块、检索、引用追溯，让知识库可用、可信、可查。
工具、记忆、MCP、HITL，搭建能处理复杂任务的智能体。
节点测试、评估集、Trace，把效果验证放进工程流程。
Docker / K8s、监控、灰度回滚，完成从 Demo 到上线的跃迁。
围绕医疗、工业、酒店、社区物业、智能电商设计项目任务。每个场景都从业务目标进入，最终落到系统交付。
AI 就诊、知识问答，把专业知识与流程服务组合成可追溯应用。
设备调度、智能工单，让 Agent 接入工具与现场状态。
服务智能体、运营协同，用对话入口串联预订、政策和客诉。
多角色协作、综合服务，把咨询、报修、查账纳入统一路由。
电商问数、多智能体，从数据查询走向营销和运营动作。
从 AI Native 工作方式进入，建立人机协作开发习惯。
补齐后端开发、接口、数据处理与工程基础。
实现流式输出、状态反馈和面向用户的 AI 产品体验。
处理权限、数据、任务和系统稳定性问题。
完成文档解析、检索、引用追溯和复杂知识组织。
把工具、记忆、流程和人工确认接入 Agent 编排。
把前端、后端、模型网关、知识库和工具层整合成项目。
建立评估集、Trace、监控和灰度回滚能力。
覆盖AI大模型全产业链，从AI全链路研发到AI应用，从底层到行业落地
18 大核心技能点，覆盖从基础编程到智能体落地的完整链路
从零基础到企业级 AI 应用交付，贯穿python、Java、前端、 Prompt、RAG、Agent、微调与生产部署AI全链路。
从网页交互、前后端模型联调到 Coze / Dify 智能体应用，先跑通一条可演示的 AI 应用链路。
每个阶段都用项目验收证明能力，覆盖 BSMall、RAG、AI 全栈系统、行业 Agent、模型交付与就业表达。
前后端联调 · Coze / Dify · 知识库 · 工作流演示
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